Sumário

1 Objetivo

Descrever as ideias básicas sobre o ambiente R:

2 Apresentação do relatório

Diante do objetivo do relatório apresentaremos nas próximas subseções, os pontos a serem discutidos.

2.1 Como instalar o R e o RStudio

2.2 Diferenças entre o R e a IDE RStudio

  • Ao iniciarmos o R, ele já estará pronto para linhas de comandos serem inseridas. Suas janelas se sobrepõem, esta é a principal desvantagem do R.

  • O RStudio apresenta quatro quadrantes como padrão para que fique mais fácil a utilização do R. Dessa forma, essa divisão, torna-se muito mais organizada para a realização de atividades.

    Interface do R

    Interface do RStudio

2.3 Como o R trabalha

Ele possui três princípios:

  • Princípio do objeto: tudo que existe em R é um objeto.
  • Princípio da função: tudo o que acontece no R é uma chamada de função.
  • Princípio da interface: interfaces para outros programas são parte do R.

2.4 Comandos Elementares

Divididos em: expressões e atribuições.

  • Expressões: o R avalia a expressão e imprime o resultado. Caso apareça mensagens indicando “erro”, significa que algum elemento inserido na função não foi reconhecido pelo R.

8 + 9

[1] 17

  • Atribuições: um nome é relacionado a um objeto, podendo ser recuperado.

meu nome <- "Ana Flavia"

[1] Ana Flavia

É importante lembrar que se o comando inicia com o símbolo #, significa que temos um comentário, o qual é apenas impresso na tela.

  • Execução de comandos Podemos inserir o comando de duas formas, uma linha por vez ou, se for na mesma linha, sepramos por ;.

meu nome <- "Ana Flavia" #Criamos e associamos um nome ao objeto meu nome #Imprimimos o objeto

#Tudo em uma linha meu nome <- "Ana Flavia"; meu_nome

Caso o comando desejado seja muito grande, e não cabe em apenas uma linha, utilizamos o símbolo + após a primeira linha utilizada.

  • Chamada e correção de comandos anteriores
    • Para recuperar um comando: teclas das setas para cima e para baixo.
    • Alterar caracteres: teclas das setas para direita e para esquerda.
    • Remover caracteres: delete ou backsapce do teclado.

2.5 Objetos

Reconhecemos um objeto como uma entidade no ambiente R cujas características internas contêm as informações necessárias para explicar sua estrutura e conteúdo. Características essas que são nomeadas atributos.

  • Associando um nome a um objeto

    x <- 9

    9 -> x

    • Atribuição de comando;
    • Utilizar: <-, ou seja, < + - ;
    • Utilizar o símbolo = apenas para definir argumentos de uma função;

  • Nomes sintáticos e Não sintáticos

    • Letras, dígitos, . e _ ;

  • Atributos

São um conjunto de informações que caracterizam o objeto. Além disso, todos os obejtos do R possuem uma classe, em que as funções podem ter diferentes comportamentos

  • Tipos de objetos
    • Vetores atômicos:
      • Lógicos,numéricos e caracteres;
      • Matrizes unidimensionais ( Matrix ) e multidimensionais ( Arrays);
    • Vetores em lista:
      • Listas ( Lists );
      • Quadro de dados ( Data frames );

2.6 Manipução com objetos

2.6.1 Vetores

  • Numéricos:
    • Inteiro;
    • Real;
  • Lógico;
  • Caractere;

Escalares

  • Vetores lógicos assumem valores: TRUE ou FALSE;
  • Em valores especiais, chamados pontos flutuantes temos: > Inf, -Inf e NaN;
  • Vetores númericos (double): respresentados de forma decima, científica ou hexadecimal;
  • Vetores numéricos (integer): letra L ao final do número inteiro (2L, 3.23L, 6L, etc );
  • Carcteres: palavras, números ou caracteres especiais são escritos entre aspas ou aspas simples ( “Ana Flavia”, “G”, ‘Ana Flavia’, ‘B’ );

Vetores longos

Utiliza- se a função c():

vetor.num <- c(1, 2, 3, 4, 5); vetor.num

[1] 1 2 3 4 5

O vetor de modo double requer mais memória que o integer. Porém essa função apresenta o recurso de abreviação alternativa que faz com que a sequência não seja armazenada por completo. Sendo assim, a ocupação de memória, para qualquer tamanho de sequência, será a mesma.

Matrizes Bidimensionais

Nesse caso utilizamos um atributo chamado dim:

dim (x) <- c(2, 3) # 2 x 3 = 6 (Comp do vetor)

# attr(x, "dim") <- c(2, 3)

        [,1] [,2] [,3]
   [1,]    1    3    5
   [2,]    2    4    6

Matriz Multidimensional

A única diferença, é que neste caso temos um vetor atômico de mais de duas dimensões.

# Adicionando o atributo dim dim(x) <- c(2, 3, 2) # 2 x 3 x 2 = 12 (Comp do vetor) attr(x, dim) <- c(2, 3 ,2)

, , 1

        [,1] [,2] [,3]
   [1,]    1    3    5
   [2,]    2    4    6

, , 2

        [,1] [,2] [,3]
   [1,]    7    9   11
   [2,]    8   10   12

2.7 Importação de dados

O primeiro passo para a importação é fazer uma preparação, por isso seguimos alguns padrões:

  • Evitar símbolos fora do padrão afanumérico;
  • Evitar misturas de letras maiúsculas e minúsculas, sempre lembrando dos padrões de nomenclatura do R;
  • Deixar a formatação da apresentação de dados em arquivos específicos, por isso devemos evitar comentários ou informações que não se relacionem com o banco de dados;
  • Evitar palavras longas ou compostas;

Importando Dados

  • Função responsável: scan();

x <- scan()

  • Após isso seguiremos o seguinte passo-a-passo:
    • Depois e executarmos o comando acima e apertar ENTER aparecerá no console 1: em que devemos digitar o primeiro valor de x;
    • Para 2: digitar o segundo valor de x;
    • Seguindo assim até todos os valores de x serem colocados, ao final, apertamos duas vezes a tecla ENTER para sair do comando;

Normalmente utilizamos programas para criar o banco de dados e depois o R fará a leitura, porém o formato desse tipo de arquivo não é compatível com o R. Uma outra maneira é realizar a importação de dados pelo próprio R , extensão RData.

Com o arquivo já pronto, a leitura dele pode ser feita em poucos passos:

Usando RStudio para importar dados

Escolher o arquivo

Configurar a leitura do banco de dados

Importar dados, conjunto de dados e ligação entre nome e objeto no ambiente global

2.8 Pacotes

Um pacote é a unidade básica para compartilhamento de um código.

Quantidade: 19002 (23/04/2022);

Tipos: .tar.gz, .zip, etc…

Onde: CRAN, GitHub, etc…

O objetivo de um pacote é facilitar e otimizar atividades do dia-a-dia na utilização da linguagem R, neste caso. Ademais, a experiência de utilizar o pacote possui maior poder de disseminação.

Esqueleto de um pacote

  • Instalação

    install.packpages (pkgs = "nome do pacote")

  • Como usar

Após a instalação é necessário disponibilizar e inserir o pacote no caminho de busca, para isso utilizamos as funções library() ou require().

library ("nome do arquivo")

Para acessar as funções do pacote, utilizamos nome_pacote::nome_função.Faremos da seguinte maneira:

# Caminho de busca

> search()

# Carregando e chamando a função de um pacote

> nome_pacote::nome_função